数据脱敏系统功能点下载

weixin_39820780 2020-06-21 11:00:36

数据脱敏系统功能点
可用于系统需求调研、客户交流、产品功能设计前的参考
弱弱说一句第一次尝试csdn分享，大家别喷
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数据脱敏系统功能点可用于系统需求调研、客户交流、产品功能设计前的参考弱弱说一句第一次尝试csdn分享，大家别喷

时间点分析pdf（文中数据已脱敏）

有时候，我们返回给前端的数据需要脱敏，避免用户信息被泄漏，就像你点外卖一样，京东或淘宝购物一样，手机号，姓名这些字段是被脱敏后的，在这个大数据时代，用户的数据安全是及其重要的。我们如何对用户统一数据进行脱敏处理呢？如果我们自定义脱敏方式，使用一个工具类，被改字段传递进去，脱敏后返回新的字符串，那这样是很多地方需要手动去编写很多重复的代码，而且不利于维护，比如是单个bean，或者是list的时候还要去遍历一次list。有没有什么方法统一处理呢？我们定义好脱敏规则，只需要在需要脱敏的字段上加上一个注解即可。

三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作，PointNet++是对PointNet的改进技术。作为点云处理深度学习方法的里程碑工作，启发了很多后续研究。本课程对PyTorch版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括：（1）提供三维点云物体分类数据集ModelNet40、物体部件分割数据集ShapeNet和场景分割数据集S3DIS的下载、可视化软件和方法；（2）在Ubuntu系统上演示使用PointNet++进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试；（3）详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节，并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。需要学习TensorFlow版PointNet++的学员可前往本人推出了课程《PointNet++点云处理TensorFlow版》

三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作，PointNet++是对PointNet的改进技术。PointNet++是点云处理深度学习里程碑式的工作，启发了很多后续研究。原作的PointNet++代码使用Python2.7和tensorflow1.4。本课程将PointNet++代码更新至Python3并在tensorflow1.13上演示。本课程对TensorFlow版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括：（1）提供三维点云数据集ModelNet40、ShapeNet和Scannet的下载、可视化软件和方法；（2）在Ubuntu系统上演示使用PointNet++进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试；（3）详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节，并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。

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